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Las matemáticas y el machine learning están ligados, sobre todo, en cuanto al desarrollo de algoritmos para el aprendizaje automático.
Machine learning y matemáticas son dos campos relacionados porque el primero es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que utiliza algoritmos matemáticos para conseguir que las máquinas puedan aprender por sí mismas. Desde el punto de vista matemático, el machine learning es un campo que cruza estadísticas, probabilidades, ciencias de la computación, álgebra y algoritmos.
Todas estas ramas matemáticas son importantes a la hora de programar en machine learning. Aunque a la hora de ponerse a programar existen multitud de librerías que pueden ayudar con algunos de los planteamientos más complejos, en algún momento será necesario empezar a aplicar estos principios matemáticos.
Además, el principal motivo de conocer principios de matemática aplicada al machine learning no es dejar de utilizar estas librerías o frameworks, sino que resulta vital para entender lo que estamos haciendo y por qué se hace de una manera determinada. Entender la complejidad, los parámetros y características de un programa de machine learning solo es posible entendiendo el algoritmo desde un punto de vista matemático.
Así pues, el machine learning permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar constantemente sin la necesidad de ser programadas a base de reglas. El principal objetivo de estos algoritmos es identificar patrones y realizar predicciones, y para ello utilizan las matemáticas. Podemos resumir los usos de las matemáticas en machine learning en varios puntos:
- Entender el algoritmo: saber qué técnicas utilizar, cómo se relacionan entre sí y qué datos necesita para realizar las funcionalidades que queremos.
- Saber qué tipo de algoritmo utilizar: existen distintas categorías dentro del machine learning (aprendizaje supervisado, aprendizaje por refuerzo, aprendizaje no supervisado y redes neuronales o deep learning) y para tener claras sus diferencias y cuál utilizar es necesario entenderlos matemáticamente.
- Estimar el intervalo de confianza y la incertidumbre del algoritmo.
- Elegir e identificar los parámetros y estrategias que necesitamos para que el programa funcione.
¿Qué principios matemáticos se usan en machine learning?
El machine learning es un campo interdisciplinar que utiliza muchas técnicas de matemáticas avanzadas. A continuación, recopilamos algunas de las más relevantes y que tienen más peso dentro de esta disciplina:
Álgebra lineal
Es la base de la mayoría de algoritmos y requiere utilizar vectores y matrices, multiplicación de matrices, sistemas de ecuaciones diferenciales, series de Fourier, etc.
Probabilidad y estadística
El machine learning necesita de la probabilidad para la mayoría de los cálculos que realiza. Utiliza técnicas de conteo, multiplicación, permutación, varianza, distribuciones estándares, teorema de Bayes, etc.
Cálculo
Es necesario repasar conceptos de cálculo infinitesimal, integral, diferencial, vectorial, tensorial, etc. para utilizar integrales, derivadas, límites, análisis de funciones, etc.
Algoritmos y optimizaciones
Para comprender la eficiencia y escalabilidad del algoritmo se necesitan conocimientos de estructuras de datos, programación dinámica, algoritmos lineales y no lineales, etc.
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